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Descrição do curso
Descubra a simulação de eventos discretos
Já te pediram pra otimizar as operações do seu setor ou negócio? Neste curso sobre simulação de eventos discretos em Python, você vai aprender a lidar com a otimização de vários processos que rolam em paralelo ou em sequência.Explore a otimização de processos
As atividades de fabricação, transporte, logística e cadeia de suprimentos podem exigir o gerenciamento de vários processos que rolam em paralelo ou em sequência. Otimizar esses processos pode ser uma tarefa difícil, mesmo para pequenas empresas, mas é uma jornada essencial para aumentar a lucratividade, resolver gargalos e melhorar a gestão de recursos.Desenvolva gêmeos digitais para processos do mundo real
Usando o pacote SimPy do Python, você vai criar gêmeos digitais para diferentes tipos de processos industriais com base em simulações de eventos discretos. Você vai ver vários exemplos reais, desde linhas de produção de carros e comércio eletrônico até gerenciamento de tráfego rodoviário e atividades da cadeia de suprimentos.Depois de fazer esse curso, você vai ter a confiança necessária para criar modelos operacionais de eventos discretos que podem ser usados como “laboratórios virtuais” para testar, aos poucos, a eficácia e o custo-benefício de diferentes estratégias de gestão e otimização.Pré-requisitos
Programa de estudos
Descrição do curso
1
Introdução a Sistemas Dinâmicos e Modelos de Simulação de Eventos Discretos
Vamos desvendar o poder das simulações de eventos discretos. Para começar, você vai aprender a identificar problemas em que essas simulações podem ajudar na gestão e na tomada de decisões. Você também vai conhecer os principais componentes dos modelos de eventos discretos e como interpretar as saídas do modelo. Por fim, você vai construir seu primeiro modelo de eventos discretos do tipo “fila”.
- Sistemas dinâmicos e modelos de eventos discretos50 XP
- Sistemas dinâmicos100 XP
- Decompondo um processo em uma sequência de eventos100 XP
- Elevador: modelo de eventos discretos100 XP
- Modelos matemáticos de sistemas dinâmicos50 XP
- Modelo de eventos discretos: identifique processos críticos100 XP
- Modelos matemáticos: incorporando processos-chave100 XP
- Introdução às simulações de eventos discretos50 XP
- Desenvolvendo um modelo de eventos discretos100 XP
- Executando o modelo de eventos discretos100 XP
2
Desenvolvendo Modelos de Eventos Discretos com SimPy
Descubra o poder do pacote SimPy para acelerar suas simulações de eventos discretos. No capítulo 2, você vai aprender a construir um ambiente de modelo no SimPy e como adicionar processos e recursos. Também vai conhecer os diferentes tipos de recursos disponíveis e as opções para controlar e agendar eventos. Para encerrar, você vai construir um modelo completo em SimPy para uma linha de montagem de aeronaves.
3
Misturando Determinismo e Não Determinismo em Modelos
Explore os tipos de processos que você pode adicionar aos modelos de eventos discretos. Você vai aprender a diferenciar entre processos determinísticos e não determinísticos e como representá-los nos modelos. Também vai ver como aleatorizar eventos (ou processos), o que é essencial para simular eventos não determinísticos. Por fim, você vai construir um modelo em SimPy combinando processos determinísticos e não determinísticos.
4
Aplicação do Modelo, Agrupamento, Otimização e Modularidade
Você vai aprender métodos de otimização para maximizar o impacto dos seus modelos de eventos discretos. Vai ver como realizar conjuntos de simulações usando abordagens de Monte Carlo e descobrir como identificar clusters nos resultados do modelo para entender seu comportamento e encontrar processos críticos e pontos de inflexão. Você também vai usar funções objetivo para definir metas nos esforços de otimização do modelo. Para concluir o curso, vai explorar como tornar seu modelo escalável para que ele cresça de forma estável e controlada.
Simulação de Eventos Discretos em Python
Curso
concluído
